4、机器人开发环境与控制原理详解

机器人开发环境与控制原理详解

1. 编程语言选择

在机器人开发中，Python 是一个绝佳的选择。主要基于以下两个重要原因：一是它在机器人领域与 ROS 结合广泛应用；二是在机器学习和人工智能社区也被广泛接受。Python 作为解释型语言，具有以下显著优势：
- 可移植性 ：Python 在 Windows、Mac 和 Linux 系统间具有良好的可移植性。若使用操作系统相关功能（如打开文件），通常只需修改一两行代码。此外，它还能访问大量 C/C++ 库，进一步增强了其实用性。
- 无需编译 ：作为解释型语言，Python 无需编译步骤。对于一些复杂的程序，如果用 C 或 C++ 编写，每次修改后可能需要 10 到 20 分钟的构建时间。而使用 Python，我们可以将这些时间用于让程序运行，而非等待编译完成。
- 隔离性 ：Python 解释器与核心操作系统相互隔离，这意味着 Python ROS 程序导致计算机崩溃的情况极为罕见。相比之下，在一个专业机器人项目中，从 Python 切换到 C++ 后，操作系统崩溃的情况频繁出现，严重影响了机器人的可靠性。若 Python 程序崩溃，其他程序可以对其进行监控并重启；但如果操作系统崩溃，在没有额外硬件辅助按下复位按钮的情况下，我们能做的就非常有限了。

2. 机器人控制理论

在进行机器人基础控制系统编码之前，需要了解创建强大、模块化和灵活的机器人控制系统所用到的理论，主要涉及软实时控制和 OODA 循环。软实时控制为轻松、一致地控制机器人提供基础，而 OODA 循环则为机器人的自主性奠定